BERT模型介绍

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google在2018年提出的一种预训练语言模型，它在自然语言处理（NLP）领域引起了广泛的关注和应用。BERT的核心思想是通过双向Transformer编码器（双向的编码器部分

）来捕捉文本中的上下文信息，从而生成更丰富的语言表示。

BERT的架构

BERT基于Transformer架构，特别是Transformer的编码器部分。BERT使用了多层Transformer编码器堆叠在一起，每一层都包含多头自注意力机制和前馈神经网络。

BERT使用双向Transformer，OpenAI GPT使用从左到右的Transformer，而ELMo则使用独立训练的从左到右和从右到左的LSTM的拼接来为下游任务生成特征。在这三种模型中，只有BERT的表示在所有层中都同时依赖于左右上下文。

宏观上BERT分三个主要模块：

• 最底层黄色标记的Embedding模块.
• 中间层蓝色标记的Transformer模块.
• 最上层绿色标记的预微调模块.

Embedding模块

BERT中的该模块是由三种Embedding共同组成

• Token Embeddings 是词嵌入张量, 第一个单词是CLS标志, 可以用于之后的分类任务
• Segment Embeddings 是句子分段嵌入张量, Segment Embedding 帮助模型区分句子之间的关系
• Position Embeddings 是位置编码张量, 和传统的Transformer不同, 不是三角函数计算的固定位置编码, 而是通过学习得出来的

BERT 的输入表示是通过将上述三种 Embedding 相加得到的：

双向Transformer模块

BERT中只使用了经典Transformer架构中的Encoder部分, 完全舍弃了Decoder部分. 而两大预训练任务也集中体现在训练Transformer模块中。

预微调模块

经过中间层Transformer的处理后, BERT的最后一层根据任务的不同需求而做不同的调整

通常取最后一层输出的第一个位置（即[CLS]标记的表示），然后通过一个全连接层（Dense Layer）进行分类。

对于不同的任务, 微调都集中在预微调模块, 几种重要的NLP微调任务架构图：

• 句子对分类任务（Sentence Pair Classification Tasks）
• 单句子分类任务（Single Sentence Classification Tasks）
• 问答任务（Question Answering Tasks）
• 单句子标注任务（Single Sentence Tagging Tasks）

BERT包含两个预训练任务，帮助模型学习到丰富的语言表示：

• 任务一: Masked LM (带mask的语言模型训练)
• 任务二: Next Sentence Prediction (下一句话预测任务)

任务一: Masked LM

带 Mask 的语言模型训练（Masked Language Model, MLM）是 BERT 的核心预训练任务之一。它的主要目的是通过遮蔽输入序列中的某些词，让模型根据上下文预测这些被遮蔽的词。MLM 的设计使得 BERT 能够学习到双向的上下文信息。

在原始训练文本中, 随机的抽取15%的token作为参与MASK任务的对象，在这些被选中的token中, 数据生成器并不是把它们全部变成[MASK], 而是有下列3种情况：

1. 在80%的概率下, 用[MASK]标记替换该token, 比如my dog is hairy -> my dog is [MASK]
2. 在10%的概率下, 用一个随机的单词替换token, 比如my dog is hairy -> my dog is apple
3. 在10%的概率下, 保持该token不变, 比如my dog is hairy -> my dog is hairy

任务二: Next Sentence Prediction

在NLP中有一类重要的问题比如QA(Quention-Answer), NLI(Natural Language Inference), 需要模型能够很好的理解两个句子之间的关系, 从而需要在模型的训练中引入对应的任务. 在BERT中引入的就是Next Sentence Prediction任务. 采用的方式是输入句子对(A, B), 模型来预测句子B是不是句子A的真实的下一句话

所有参与任务训练的语句都被选中作为句子A，其中50%的B是原始文本中真实跟随A的下一句话. (标记为IsNext, 代表正样本)

，其中50%的B是原始文本中随机抽取的一句话. (标记为NotNext, 代表负样本)。